병렬 처리2 [데이터 분석] Joblib 라이브러리 ㅇJoblib 라이브러리: Python에서 데이터 직렬화, 병렬처리 및 메모리 효율적인 데이터 처리에 사용되는 라이브러리주로 머신러닝이나 데이터 과학 작업에서 모델을 저장하거나 대규모 데이터를 처리할 때 유용하게 사용된다. joblib은 표준 라이브러리인 pickle과 유사하지만 더 빠르고 효율적으로 동작한다는 장점이 있다. [joblib의 주요 기능]1. 데이터 직렬화와 역직렬화를 통한 모델 저장과 불러오기2. 메모리 캐싱을 통한 계산 최적화3. 병렬 처리를 통한 성능 향상 [데이터 직렬화와 역직렬화]joblib의 dump() 와 load() 함수는 데이터나 머신러닝 모델을 파일로 저장하고 불러올 때 사용된다. 이 기능은 학습된 모델을 나중에 재사용하거나 공유할 때 매우 유용하다. 예를 들어 sci.. 2024. 12. 17. CUDA + RAID 기반 데이터 분산 시뮬레이션 ㅁCPU: 적은 수의 강력한 ALU(산술 논리 장치)를 포함하여, 복잡한 작업을 빠르게 처리하는 데 최적화되어 있다. CPU는 제어 유닛과 캐시, DRAM을 통해 다양한 작업을 효과적으로 관리한다.ㅁGPU: 많은 수의 작은 코어(core)를 가지고 있어서, 병렬 연산을 통해 대량의 데이터를 동시에 처리하는 데 최적화되어 있다. ㅁCUDA(Compute Unified Device Architecture): NVIDIA에서 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼이자 프로그래밍 모델로, GPU(Graphics Processing Unit)를 활용하여 고성능 연산을 수행할 수 있게 하는 기술이다. 일반적으로 CPU만으로 수행하기 힘든 대규모 연산을 GPU의 수많은 코어를 통해 병렬 처리함으로써 성능을 크게 향상시킬 수 .. 2024. 10. 31. 이전 1 다음
